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一个执行计划异常变更的案例 - 外传之直方图

从数据分布看,A的有100000,B的1,该列有索引,按说A为件的SQL应该选择全表扫描用多块读的方式最高效,B为件的SQL应该使用索引用索引扫描的方式最高效,但实际情况是两者均用了全表扫描的执行计划 但有一处要注意,就是Rows这是18,我们之前知道name=’B’只有1,怀疑这和用默认的统计信息收集比率有关,默认未必用了100%的数据作为本,重新以100%的比例集统计信息, ? 对于这种FREQUENCY的直方图,dbsnake书中明确说明了其缺点,就是适合于一些distinct值少的情况,因为11g的FREQUENCY直方图对应的Bucket数量254(12c受此限制 ),如果列值distinct值254,则使用这种类型的直方图。 Bucket的ENDPOINT VALUE是之前存储的最大值100,ENDPOINT NUMBER是1-0=1,因为每一个distinct这只有一,值为201的有700,一个Bucket足以存储

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Redis慢查询日志

Redis慢查询日志Redis慢查询日志功是用于执行时间给定时长的命令请求,可以通查看慢查询日志来监控和优化查询速度慢查询配置相关的参数slowlog-log-slower-than:指定执行时间多少微秒的命令会被到日志上 例如,该值设为100,则执行时间100微秒的命令会被到慢查询日志中slowlog-max-len:指定服务器上最多保存慢查询日志的数例如,该值设为5,那么命令执行时间slowlog-log-slower-than 可以发现我的服务器配置的慢查询日志的时间的10ms,慢日志的数是 128 慢查询 slowlog get 查看慢查询日志是什么子?【从其他redis服务器看的】? 在客户端发送3redis的命令,这验证删除逻辑先发送2命令,然后看下慢查询日志,如下图所示? 可以发现慢查询日志中,已经没有了 set str1 1 和 set str2 2,验证了慢查询日志删除遵循 先进先出 通实验验证了 redis 的慢查询用 先进先出 的方式删除,那么我们通 redis

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    高频访问SQLite数据库

    这是容忍的事情。 经技术排查,我们发现对 SQLite 的读和写都非常慢,最差的情况是从数据库中获取一要花掉 7 秒钟,十分离谱。 ,更要说了。 在优化的程中,我们是分步骤进行的—— 优化操作1用延迟写的机制,收到文件变更信息后,立即写入数据库,先放入缓存队列,等到达一定时间后再进行批量写入,这在大量事件涌入时效果明显,大大减少了数据库的写操作次数 优化操作2使用缓存;好容易准备好数据库查询语句,只检索了一,太浪费时机,将符合检索要求的缓存起来。同时将被选取的标放在内存中而写数据库,这对数据库来说仅是读操作。 增加了这些数据库访问层后,数据库的读写性提升明显,业务处理力也达到了预期,了旧系统,主要的优化工作差多就到此结束了。

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    关于MySQL锁的两个知识点

    快照读,读取的是的可见版本 (有可是历史版本),用加锁。当前读,读取的是的最新版本,并且,当前读返回的,都会加上锁,保证其他事务会再并发修改这。 待MySQL Server收到这加锁的之后,会再发起一个update请求,更新这。一操作完成,再读取下一,直至没有满足件的为止。 同理,delete操作也一。insert操作会稍微有些同,简单来说,就是insert操作可会触发Unique Key的冲突检查,也会进行一个当前读。 但是会导致数据库并发性的降低,这的问题也是我们无法接受的。 为了解决这一问题,我们用一种时的方法进行折中进行处理,时是指当两个事务互相等待时,当某一方的等待时间一个阈值,我们将它进行回滚,这,另一个事务就够继续进行,在innodb存储引擎中,我们使用参数

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    【错综复杂】一个执行计划异常变更的案例(中)

    第一次执行这两SQL时,并未有任何结果返回,我猜测可是这SQL符合AWR集的标准。 接下来我们通实例分析一下:有一SQL,使用了绑定变量,查看V$SQLAREA发现version_count是2?查看V$SQL,发现有两,分别对应了0和1两个child cursor: ? 这次解析时间为T1,时间戳值为Tmax。但此时,仍是重用了已有游标,会做硬解析,会使用更新的统计信息来生成一个新的执行计划。 表示的就是标为rolling invalidation的游标,已经是了时间窗口,此时0号子游标已经期,1号子游标使用最新的统计信息,来生成最新的执行计划。 总结1.凡事有因果,同一SQL,执行计划相同,但产生了两个子游标,总会有其的原因,上面游标失效标是一个原因,当然还有可是其他原因。

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    一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation

    查看V$SQL,发现有两,分别对应了0和1两个child cursor: ? 再查看这两个child cursor对应的执行计划: child cursor:0 ? 这次解析时间为T1,时间戳值为Tmax。但此时,仍是重用了已有游标,会做硬解析,会使用更新的统计信息来生成一个新的执行计划。 这的好处有人也说了,就是更加的随机,因为如果严格按照参数设置的时间失效,则有可频繁使用的游标会在时后某一时刻集中做硬解析,还是会有资源的影响,只是时间推迟了,因此如果是在时值基础上又有随机分布, 表示的就是标为rolling invalidation的游标,已经是了时间窗口,此时0号子游标已经期,1号子游标使用最新的统计信息,来生成最新的执行计划。 总结: 1.凡事有因果,同一SQL,执行计划相同,但产生了两个子游标,总会有其的原因,上面游标失效标是一个原因,当然还有可是其他原因。

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    Top K算法详细解析—百度面试

    问题描述:这是在网上找到的一道百度的面试题:搜索引擎会通日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个,这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。 请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存1G。----问题解析:【分析】:要统计最热门查询,首先就是要统计每个Query出现的次数,然后根据统计结果,找出Top 10。 但是题目中有明确要求,那就是内存1G,一千万,每是225Byte,很显然要占据2.55G内存,这个件就满足要求了。 ----第二步:找出Top 10算法一:排序我想对于排序算法大家都已经陌生了,这里在赘述,我们要注意的是排序算法的时间复杂度是NlgN,在本题目中,三百万,用1G内存是可以存下的。

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    6 个月清洗近千亿微信支付交易,他们要搞什么大事情?

    所以将交易写入流程与支付关键路径解耦合优化提升支付的效率和体验。老系统中交易的种类全:这里的主要原因是在业务发展程中有些场景的交易并没有纳入进来(如:收红包和派奖收入等)。 全对用户会造成体验上的损害。查询方式于简单:老的系统里把所有的交易按时间顺序排到一起,用户只断下拉的方式来查看。 当用户想查找某种类型交易,或某历史的交易是,只人肉遍历,非常方便。 但是用keyvalue的存储平台像关系型数据库那方便的按件查询。 在未落底层存储前,这些无法查询,因此那些够做消峰的柔性处理,需要结合业务场景,在实际应用中,我们只会将红包的请求做消峰处理,而对其他支付请求会做这的处理。

    1.4K30

    Redis之延迟监控

    * **子命令**1)LATENCY LATEST返回所有事件的最新延迟本2)LATENCY HISTORY event返回最多160的给定 event 的延迟时间序列(延迟发生时的时间戳和延迟毫秒数 ”设置其它值)输出一个|的原理是向目标 redis-server 发向 PING 命令来获得延迟时间。 ### 慢日志查询1)启用慢日志|  CONFIG SET slowlog-log-slower-than 100 || :----: |单位:微秒(注意是毫秒),100表示一百微秒,表示执行时长 慢日志会有文件操作,所以对性影响非常小,因此可考虑所有命令(将 slowlog-log-slower-than 值设置为 0 即可)。 2)设置的慢日志数量|  CONFIG SET slowlog-max-len 10 || :----: |上述表示最近 10 慢日志。

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    FPGA的调试-内嵌逻辑分析仪(SignalTap)原理及实例

    当触发器触发后,通常缓冲器都是满的;如果用预触发,将继续当前存储容量12%的数据后停止(有些厂商是,直接用当前数据);如果用后触发,将继续当前存储容量的88%的数据后,停止( 通FSM和件判断支持多级触发,FPGA也够支持复杂的状态机数据捕获。令触发件加上一个计数器,就很容易使FPGA同的起始时刻捕获数据。 在设定基本触发件后,就可以启动状态机的脚本设计,下面通几个例子来说明状态机触发的实现方法:  1)当件condition1满足,且持续时间5个时钟周期后,触发触发器,相关理想波形如图所示: 2)当件condition1满足情况发生,且满足情况在5个时钟周期内,又发生件condition1满足的情况,则触发触发器,否则停止触发。一个典型的例子图下图所示。 ?    5)当condition1件满足后,如果5个时钟周期内,condition2够满足,则立即触发触发器,否则停止触发。该例子的脚本如下: ?

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    redis3.2启动配置文件redis.conf说明

    RDB是Redis默认用的持久化方式,在配置文件中已经预置了3个件: save 900 1 # 900秒内有至少1个键被更改则进行快照 save 300 10 # 300秒内有至少10个键被更改则进行快照 默认为no,表示暂缓,新的aof仍然会被立即同步 no-appendfsync-on-rewriteno #当Aof log增长指定比例时,重写logfile,设置为0表示自动重写Aof 日志 ,单位微妙,10000就是10毫秒值,如果操作时间此值,将会把command信息起来. 其中操作时间包括网络IO开支,只包括请求达到server后进行内存实施的时间.0表示全部操作 slowlog-log-slower-than10000 #慢操作日志保留的最大数,将会被队列化 ,如果了此长度,旧将会被移除。

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    从头到尾解析Hash 表算法

    第一部分:Top K 算法详解 问题描述百度面试题: 搜索引擎会通日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。) ,请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存1G。 必备知识: 什么是哈希表? 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。 但是题目中有明确要求,那就是内存1G,一千万,每是255Byte,很显然要占据2.375G内存,这个件就满足要求了。 2、Hash Table法 在第1个方法中,我们用了排序的办法来统计每个Query出现的次数,时间复杂度是NlgN,那么有更好的方法来存储,而时间复杂度更低呢?

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    rolling invalidation对子游标产生的影响

    查看V$SQL,发现有两,分别对应了0和1两个child cursor: ? 这次解析时间为T1,时间戳值为Tmax。但此时,仍是重用了已有游标,会做硬解析,会使用更新的统计信息来生成一个新的执行计划。 这的好处有人也说了,就是更加的随机,因为如果严格按照参数设置的时间失效,则有可频繁使用的游标会在时后某一时刻集中做硬解析,还是会有资源的影响,只是时间推迟了,因此如果是在时值基础上又有随机分布, 表示的就是标为rolling invalidation的游标,已经是了时间窗口,此时0号子游标已经期,1号子游标使用最新的统计信息,来生成最新的执行计划。 总结: 1.凡事有因果,同一SQL,执行计划相同,但产生了两个子游标,总会有其的原因,上面游标失效标是一个原因,当然还有可是其他原因。

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    玩转Mysql系列 - 第25篇:sql中where件在数据库中提取与应用浅析

    索引起始查找范围由b >= 2,c > 1决定。终止范围:是第一个需要检查的,而之前的均需要判断。 根据SQL,固定了索引的查询范围[(2,2,2),(8,8,8))之后,此索引范围中并是每都是满足where查询件的。例如:(3,1,1)满足c > 1的约束;(6,4,4)满足d ! 而c,d列,均可在索引idx_t1_bcd中滤掉满足件的索引的。因此,SQL中还可以使用c > 1 and d != 4件进行索引滤。 ,均需要判断是否已经了Index Last Key的范围,若,则当前查询结束;Index Filter,用于滤索引查询范围中满足查询件的,因此对于索引范围中的每一,均需要与Index Index First Key与Index Last Key构成的范围,并且满足Index Filter的件,回表读取了完整的,判断完整是否满足Table Filter中的查询件,同的,若满足

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    微信支付兴起,万亿级用户交易存储的挑战

    所以将交易写入流程与支付关键路径解耦合优化提升支付的效率和体验。老系统中交易的种类全:这里的主要原因是在业务发展程中有些场景的交易并没有纳入进来(如:收红包和派奖收入等)。 全对用户会造成体验上的损害。查询方式于简单:老的系统里把所有的交易按时间顺序排到一起,用户只断下拉的方式来查看。 当用户想查找某种类型交易,或某历史的交易是,只人肉遍历,非常方便。 但是用 keyvalue 的存储平台像关系型数据库那方便的按件查询。 在未落底层存储前,这些无法查询,因此那些够做消峰的柔性处理,需要结合业务场景,在实际应用中,我们只会将红包的请求做消峰处理,而对其他支付请求会做这的处理。

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    MySQL数据库锁应该这

    Step4:T1接受现实又查了一遍是否存在id=1,发现的确没有,彻底崩溃...从第四步我们可以看出,在主事务执行commit之前,管再查多少次,都无法获取到id=1的这,因为此时它已经产生幻读了 FOR UPDATE)即一个事务获得了一的排它锁的同时,其他事务就获得这的共享锁和排它锁,也无法修改这,直到这个事务释放掉锁为止。2. 相同点和同点相同点:一个事务在获得一的共享锁或者排它锁的同时,其他事务都修改这,直到这个事务释放掉锁为止。同点:排它锁比共享锁多阻塞了其他事务对相同的共享锁,但是影响快照读。 Part Ⅳ 总结那共享锁和排它锁是否互相代替呢,这要看具体的场景,像上面两个例子就行,第一个例子如果用了排它锁就会造成一个用户在操作工会的时候,其他用户就获取这共享锁的情况。 第二个例子如果使用共享锁的话,其他事务都获得goods表这的共享锁,会导致谁也更新了剩余数量这个值的情况。所以共享锁和排它锁都有各自的作用,互相替代。特惠体验云数据库image.png

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    MongoDB Oplog Stones实现分析及启动加载优化

    oplog 上分隔的逻辑区域,而 truncate point 本质上就是 oplog entry 的 ts 字段,同时作为 RecordID,实际也是对应的 WiredTiger Table 中一的 Stone 的边界,分两种情况,Oplog 集合当前的 record 数量太少,小于 20 倍的需要 sample 的数量(对于 100 个 stone 来说,每个 stone 默认 sample 10 (代码:WiredTigerRecordStore::OplogStones::_calculateStonesByScanning)否则,就全表扫描了,效率太低。 stone 的边界了,但是为了保证边界尽可准确,MongoDB 用了 oversampling 的方式,即,对于每一个 stone 10 次(默认),100 个 stone 就 1000 总的初始化时长会和的个数成正比,个数最多是 1000 个,所以这个初始化时间是有上限的,并是随 oplog 集合大小无限增长。为了验证上述结论,我们构造一个测试场景来证明。

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    谨防索引 seeks 的效率低下

    开发同学一开始希望通调整 MongoDB Java Driver 的时参数来规避这个问题。但经详细分析之后,这是无法根治问题的,而且时配置应该如何调整也难以评估。 seeks 变为1次说明已经使用了叶节点顺序扫描的方式,然而由于扫描范围非常大,为了找到目标,会执行顺序扫描并滤大量符合件的。在 FETCH 阶段出现了 filter可说明这一点。 1004,效率是很高的。 那么,是是意味着在后面的数据中,满足查询的件的非常密集呢? 这优化之后,每次查询最多只扫描1000,查询速度是非常快的!

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    Spark调优 | 可避免的 Join 优化

    从上述计算程中难发现,对于每来自streamIter的,都要去buildIter中查找匹配的,所以buildIter一定要是查找性较优的数据结构。 key做shuffle write,将可join到一起的分到同一个分区中,这在shuffle read阶段就可以将两个表中具有相同key的拉到同一个分区处理。 这个用我们担心,spark sql自动帮我们完成,当buildIter的估计大小参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M),那么就会自动用 =false;每个分区的平均大小spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值,即shuffle read阶段每个分区来自buildIter的放到内存中; 这对小表的查找相对更优。其基本实现流程如下图所示,在查找阶段,如果右表存在满足join件的,则跳

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    谨防索引 seeks 的效率低下

    开发同学一开始希望通调整 MongoDB Java Driver 的时参数来规避这个问题。但经详细分析之后,这是无法根治问题的,而且时配置应该如何调整也难以评估。 seeks 变为1次说明已经使用了叶节点顺序扫描的方式,然而由于扫描范围非常大,为了找到目标,会执行顺序扫描并滤大量符合件的。在 FETCH 阶段出现了 filter可说明这一点。 1004,效率是很高的。 那么,是是意味着在后面的数据中,满足查询的件的非常密集呢? 这优化之后,每次查询最多只扫描1000,查询速度是非常快的!

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